LFM2.5-2.6B को 4 अगस्त 2026 को रिलीज़ किया गया । यह एक डेंस मॉडल है जिसमें 2.69B कुल पैरामीटर और 30 लेयर हैं: 22 डबल-गेटेड शॉर्ट कन्वोल्यूशन ब्लॉक और 8 ग्रुप्ड-क्वेरी अटेंशन (GQA) लेयर, जो LFM2 हाइब्रिड आर्किटेक्चर पर आधारित है ।
यह मॉडल पूरी तरह से ऑन-डिवाइस एजेंटिक वर्कफ़्लो चलाने के लिए बनाया गया है — प्लानिंग, टूल्स को कॉल करना, वेब सर्च करना और मल्टी-स्टेप टास्क को अंजाम देना — और यह सब इस तरह से कि डेटा कभी भी डिवाइस से बाहर नहीं जाता और कोई अतिरिक्त इंफ़रेंस खर्च नहीं होता । इसमें नेटिव टूल कॉलिंग है और इसे Hermes Agent, OpenClaw और Pi जैसे रियल एजेंट हार्नेस में काम करने के लिए ट्रेन किया गया है ।
LFM2.5-2.6B 2.5 GB से कम मेमोरी में चलता है । नीचे दी गई डिकोड स्पीड Liquid AI के वेंडर-रिपोर्टेड आंकड़े हैं:
| हार्डवेयर | डिकोड स्पीड |
|---|---|
| Apple M5 Max | 220 टोकन/सेकंड |
| AMD Ryzen AI Max+ 395 | 113 टोकन/सेकंड |
| स्मार्टफोन | ~30 टोकन/सेकंड |
| सिंगल Nvidia H100 (हाई कन्करेंसी) | ~15,000 टोकन/सेकंड |
यह मॉडल llama.cpp (GGUF), MLX (Apple Silicon), vLLM, SGLang, ONNX और स्टैंडर्ड Transformers को सपोर्ट करता है ।
Hugging Face पर LiquidAI/LFM2.5-2.6B पर ओपन-वेट डाउनलोड के लिए उपलब्ध है, जिसमें GGUF, MLX और ONNX क्वांटाइज़्ड फॉर्मेट के लिए अलग-अलग रिपॉजिटरी हैं । यह LFM1.0 ओपन-वेट लाइसेंस के तहत लाइसेंस प्राप्त है ।
Liquid AI की स्थापना 2023 में MIT CSAIL स्पिनऑफ़ के रूप में रामिन हसानी (CEO), मथायस लेकनर (CTO), अलेक्जेंडर अमीनी (CSO) और डेनिएला रस (MIT प्रोफेसर और CSAIL डायरेक्टर) ने की थी । कंपनी की तकनीक MIT में लिक्विड न्यूरल नेटवर्क पर शोध से विकसित हुई है ।
LFM2.5-2.6B एजेंटिक कोडिंग या नॉलेज-हैवी कार्यों के लिए अनुशंसित नहीं है। कोडिंग बेंचमार्क पर, बड़े मॉडल (जैसे, Qwen3.5-9B) बेहतर प्रदर्शन करते हैं, और आधिकारिक Hugging Face कार्ड इसका उपयोग उन कार्यभारों के लिए न करने की सलाह देता है । जटिल एजेंटिक कोडिंग या गहन नॉलेज रिट्रीवल के लिए, बड़े मॉडल अभी भी बेहतर हैं ।